1) recursive learning
递归学习
1.
Combinational equivalence check based on recursive learning;
基于递归学习的组合电路等价性检验方法研究
2) RTRL
实时递归学习算法
1.
The model identifier adjusts parameters on-line by the BP(back propagation)learning algorithm,acquires accurate Jacobian information and then the controller implements self-tuning on-line by Real Time Recurrent Learning(RTRL) algorithm.
辨识器采用了BP(back propagation)算法在线调整参数,并获取被控对象精确的Jacobian信息,再由实时递归学习算法(RTRL)实现对控制器的在线整定。
3) instruction recursion
教学递归
4) progressive learning
递增学习
5) inductive learning
归纳学习
1.
The Research of IDSS Based on Inductive Learning and Case-Based Reasoning;
基于归纳学习和范例推理的智能决策支持系统的研究
2.
Artificial intelligence-based inductive learning method was analyzed.
分析了基于人工智能中的归纳学习方法,提出了一种针对挤压锻造工艺优化的基于数值仿真归纳知识的混合优化方法,并通过一个挤压锻造的实例验证了该方法的有效性。
6) Category learning
归类学习
1.
It is not only one of central issues of human intelligence activity, but also the basic element composing more complex cognitive task, thus, the specific cognitive processes associated with categorization have been studied extensively by cognitive psychologists, and there are different opinion on which represent strategy are used in category learning.
归类学习是个体学会将刺激放在两个或更多类别的认知过程,它不但是人类智力思维活动的中心环节之一,它同时也是构成其他更为复杂的认知任务的基本成分,因此,归类学习的心理加工过程一直倍受认知心理学家的关注,尤其是归类学习过程中人们使用何种表征策略一直是众说纷纭。
补充资料：部分学习与整体学习
部分学习与整体学习
part learning and whole learning
部分学习与整体学习(part learningand whole learning)在运动学习和记忆学习中，根据对学习内容的处理方式可以分成部分学习和整体学习。部分学习就是将材料分成几个部分，每次学习一个部分:整体学习就是每次学习整个材料。一般来讲，整体学习的效果优于部分学习。但是，课题复杂彼此没有意义联系的材料，用部分学习的效果好:课题简短或具有意义联系的材料，用整体学习的效果好。在进行学习时，可以将部分学习与整体学习结合起来，先进行整体学习再进行部分学习，或者相反。这种相互结合的学习方式叫做综合学习，效果更好些。 (周国帕撰成立夫审)
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条